[发明专利]图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及图像分类的一种图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取终端发送的目标待测图片；将目标待测图片输入已训练的特征识别模型中，识别目标待测图片的特征字段，输出与目标待测图片对应的目标特征字段；将目标特征字段输入已训练的特征加权模型中，输出与目标特征字段对应的目标加权字段；获取预设的关联映射表，在关联映射表中查找与目标加权字段相似值高于预设阈值的比对加权字段；获取与比对加权字段对应的第一候选图片类型；根据第一候选图片类型确定目标待测图片的目标类型。采用本方法能够准确有效地识别待测图片的目标类型。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的高速发展，人工智能技术和图像处理技术也在迅速发展。人们每天都在接触各种各样的图片，图片中也包含了各式各样的信息。例如，一些患者可能会出现一些皮肤疾病。当皮肤疾病并不严重时，患者可能会采用拍照发送给医生终端以向网络医生等进行咨询，或者医生在看诊时，拍摄患者的皮肤图片后，直接初步诊断对应的皮肤疾病。同一种皮肤疾病在不同阶段可能出现不同的皮肤损害表现，医生仅能凭经验做出诊断，会导致误诊概率较高。

这种仅靠主观因素识别的方式并不能准确地识别特定图片中的各类信息，且无法明确得知该类信息代表何种含义。因此当用户想要根据图片中的信息判断图片所对应的图片类别时，往往会造成结果的不准确等，无法便捷有效且客观准确的获取特定图片所属的类型。因此，如何有效提高特定图片的识别准确性成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确有效地识别待测图片的目标类型的图像数据分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种图像数据分类方法，所述方法包括：

获取终端发送的目标待测图片；

将所述目标待测图片输入已训练的特征识别模型中，识别所述目标待测图片的特征字段，输出与所述目标待测图片对应的目标特征字段；

将所述目标特征字段输入已训练的特征加权模型中，输出与所述目标特征字段对应的目标加权字段；

获取预设的关联映射表，在所述关联映射表中查找与所述目标加权字段相似值高于预设阈值的比对加权字段；

获取与所述比对加权字段对应的第一候选图片类型；

根据所述第一候选图片类型确定所述目标待测图片的目标类型。

在其中一个实施例中，所述在所述关联映射表中查找与所述目标加权字段相似值高于预设阈值的比对加权字段之前，还包括：获取与比对图片类型对应的多个比对样本图片；所述比对图片类型为至少一种；将多个比对样本图片输入已训练的特征识别模型中，输出与所述比对样本图片对应的比对特征字段；将所述比对特征字段输入已训练的特征加权模型中，输出与所述比对特征字段对应的比对加权字段；将所述比对加权字段与所述比对图片类型进行关联存储，生成关联映射表。

在其中一个实施例中，所述识别所述目标待测图片的特征字段的步骤包括：通过所述特征识别模型提取出所述目标待测图片中的多维度特征信息；将所述多维度特征信息与所述特征识别模型中的特征库进行匹配，计算多维度特征信息与特征库中多个特征字段之间的匹配度；将所述匹配度满足预设阈值的特征字段作为所述目标待测图片对应的目标特征字段。

在其中一个实施例中，将目标特征字段输入已训练的特征加权模型中，输出与目标特征字段对应的目标加权字段，包括：获取所述特征加权模型中与各个目标特征字段对应的预设加权算法；根据预设加权算法对各个目标特征字段进行加权处理，得到与所述目标特征字段对应的目标加权字段。